基于情感词典对excel表格中的在线评论进行情感分析

在Python中，可以使用pandas库读取Excel表格数据，使用情感词典对评论进行情感分析。具体步骤如下：

1.安装必要的Python库。可以使用以下命令安装pandas和jieba库：

pip install pandas
pip install jieba

2.读取Excel表格数据。使用pandas库的read_excel函数读取Excel表格数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('comments.xlsx')

其中，'comments.xlsx'是Excel文件的文件名。

3.对评论进行分词。使用jieba库对评论进行分词：

import jieba

# 对评论进行分词
df['comment_cut'] = df['comment'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

其中，'comment'是Excel表格中评论所在列的列名，'comment_cut'是新建的一列，用于存储分词后的评论。

4.加载情感词典。可以使用Python的字典类型来存储情感词典：

# 加载情感词典
sentiment_dict = {}
with open('sentiment_dict.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        word, score = line.strip().split('\t')
        sentiment_dict[word] = float(score)

其中，'sentiment_dict.txt'是情感词典文件的文件名，每行格式为“词语\t情感得分”。

5.计算评论的情感得分。可以使用pandas库的apply函数，结合情感词典计算每条评论的情感得分：

# 计算每个评论的情感得分
def get_sentiment_score(comment):
    words = comment.split()
    sentiment_score = sum([sentiment_dict.get(word, 0) for word in words])
    return sentiment_score

df['sentiment_score'] = df['comment_cut'].apply(get_sentiment_score)

其中，'sentiment_score'是新建的一列，用于存储每条评论的情感得分。

6.保存结果。可以使用pandas库的to_excel函数将结果保存到Excel文件中：

# 将结果保存到Excel文件中
df.to_excel('comments_sentiment.xlsx', index=False)

其中，'comments_sentiment.xlsx'是保存结果的Excel文件名。

通过以上步骤，就可以使用情感词典对Excel表格中的在线评论进行情感分析了。